Analiza podataka za početnike: Vještine koje vas čine neprocjenjivima

Svaki put kad bi netko spomenuo zaokretne tablice, moj prijatelj freelancer Jamie bi se preznojio. Excel mu je zadavao glavobolju, a fraza donošenje odluka na temelju podataka“ na sastancima tjerala ga je da posegne za trećom šalicom kave.

Pet godina kasnije? Tvrtke mu sada plaćaju smiješne iznose da prekopava po njihovim podacima i govori im što se zapravo događa s njihovim poslovanjem. I ne, nema neku fensi diplomu iz znanosti o podacima ili matematičko obrazovanje (bio je student engleskog jezika, zaboga).

Pa kako je prešao put od fobije od proračunskih tablica do savjetnika za podatke? Gledao sam nekoliko prijatelja kako prolaze kroz ovu transformaciju i danas dijelim njihove stvarne priče. Bez žargona, bez pretvaranja da je to raketna znanost, samo stvarne vještine koje su transformirale njihove mogućnosti karijere – i mogle bi učiniti isto za vas.

Upozorenje: bilo je puno lakše nego što su mislili!

Nije riječ o matematici, već o detektivskom poslu

Kako su ovi slobodnjaci naučili prestati brinuti i zavoljeti podatke

Velika tajna koju vam nitko ne govori: postati dobar s podacima ne znači pamtiti formule ili kodirati poput čuda iz Silicijske doline. Radi se o razvijanju detektivskog načina razmišljanja.

Uzmite moju prijateljicu Zinner, Sophiju. Njezina prva velika pobjeda nije bila zato što je napravila neku sofisticiranu analizu. Dogodila se zato što je bila dovoljno znatiželjna da pita: Čekaj, zašto je prodaja utorkom uvijek veća nego subotom? To mi se čini obrnuto.”

Ispostavilo se da je tvrtka tri godine provodila promociju e-poštom utorkom, a nitko se nije potrudio provjeriti je li zakazana za pravi dan. Premjestili su promociju e-poštom na petak, što je rezultiralo trenutnim povećanjem prihoda. Njezin klijent mislio je da je genijalka, ali ona je samo postavila očito pitanje kojim se nitko drugi nije zamarao.

Tada je shvatila nešto ključno: većina ljudi je toliko zastrašena podacima da ih čak ni kritički ne gleda. Samo prihvaćaju sve trendove koje izbaci alat za izvješćivanje.

Naučite propitivati podatke: Odakle su došli? Tko ih je prikupio? Što nedostaje? I već ste ispred 90% svojih kolega.

Nikoga nije briga za podatke (briga ih je za odgovore)

Moj drugi prijatelj freelancer, Alex, naučio je ovu lekciju na teži način. Proveo je tjedne stvarajući prekrasno izvješće od 30 stranica s grafikonima u boji za maloprodajnog klijenta koje nitko – i misli NITKO – nikada nije pročitao. Njegov klijent je prelistao do zadnje stranice i rekao: Pa što bismo trebali učiniti drugačije?“, a Alex nije imao jasan odgovor. Auć!

Od tada je slijedio jednostavnu strategiju koju je podijelio sa mnom za pažnju Zinnersa.

1. Saznajte što donositeljima odluka ne da spavati. Za njegove klijente e-trgovine to je obično Zašto kupci napuštaju svoje košarice?“ ili Koje proizvode bismo trebali ukinuti?“
2. Radite unatrag od toga. Ako su zabrinuti zbog napuštanja košarice, trebaju mu podaci o lijevku za naplatu, a ne opće statistike prometa.
3. Neka mu Post-it bilješka stoji pored računala s natpisom: Koju konkretnu radnju trebaju poduzeti na temelju ove analize?“ Ako ne može jasno artikulirati odgovor, zadatak ostaje nedovršen.

Ovaj pristup je Alexu uštedio bezbroj sati analiziranja stvari do kojih nikoga nije briga. I, kontraintuitivno, učinio je njegove analize mnogo jednostavnijima. Često odgovor na goruće poslovno pitanje ne zahtijeva složenu statistiku – samo pravi dio podataka ispitan kroz pravu leću.

Stvarne vještine koje su mojim prijateljima donijele posao (i zaradile im novac)

Gledajte, postoji bezbroj vještina s podacima koje BISTE MOGLI naučiti. Ali većina vam ih ne treba da biste počeli ostvarivati utjecaj. Evo onih koje su zapravo pomaknule iglu za freelancere i udaljene radnike koje poznajem:

Magija proračunskih tablica koja je impresionirala njihove klijente

Excel možda nije glamurozan, ali služi svojoj svrsi. Pet formula promijenilo je radni život mog prijatelja:

• VLOOKUP: Učinio ga je čarobnjakom povezujući imena kupaca s njihovim prošlim kupnjama. Njegov klijent je to radio ručno — jao! Excel Easyjev VLOOKUP vodič (vrlo prilagođen početnicima)
• Pivot tablice: Pretvorio je popis kupaca od 10,000 redaka u jasne uvide u 3 minuta. Savjet od Taylora: Naučite povlačiti i ispuštati u Pivot tablicama prije nego što se uhvatite u koštac s naprednijim stvarima.“ Excel Easyjev vodič za Pivot tablice (vrlo pogodan za početnike)
• COUNTIFS: Odgovorio na pitanje Koliko je kupaca kupilo Proizvod X, ali ne i Proizvod Y?“ u sekundama umjesto u satima. Ablebitsov COUNTIFS vodič (prikladan za početnike)
• Tekst u stupce: Spasio ga je ručnog odvajanja imena i prezimena na popisu kontakata. Ova mu je značajka sama vjerojatno uštedjela 2-3 dana mukotrpnog kopiranja i lijepljenja tijekom karijere. Vodič za tekst u stupce programa Excel Easy (vrlo pogodan za početnike)
• Jednostavne IF izjave: Neka automatski kategorizira kupce kao visokovrijedne“ ili rizične“ na temelju njihovog ponašanja. Svatko to može naučiti za 15 minuta. Microsoftova službena dokumentacija za IF funkciju (vrlo prilagođena početnicima)

Ništa od ovoga nije raketna znanost. Ovih pet stvari mogli biste naučiti za vikend i odmah postati vrjedniji na poslu.

Vizualizacija podataka (ili kako je moj prijatelj prestao raditi ružne grafikone)

Madison je nekada stvarala najružnije Excel grafikone na svijetu – 3D tortne grafikone sa svim duginim bojama. Još se ježi kad pomisli na njih.

Zatim je pročitala Storytelling with Data“ Cole Nussbaumer Knaflic (mijenja život, kaže) i naučila nekoliko osnovnih principa:

1. Manje je više: uklonite sve što ne pomaže u iznošenju vaše poante. Linije mreže, obrubi, nepotrebne oznake – nestalo.
2. Jedan grafikon, jedna poruka: Ako pokušavate prikazati tri različita uvida, koristite tri različita grafikona.
3. Koristite boju štedljivo: koristite sivu za većinu podataka, a zatim istaknite važne stvari kontrastnom bojom.

Samo ovih nekoliko preinaka učinilo je njezine prezentacije odmah profesionalnijima. Ljudi su počeli govoriti stvari poput: Vau, ovo je tako jasno!“, umjesto da zbunjeno škilje u njezine slajdove.

Zapravo razumijevanje osnovne statistike (konačno!)

Moj prijatelj s fakulteta izbjegavao je statistiku kao kugu sve dok ga klijent nije prozvao jer nije znao razliku između prosječnih i srednjih cijena kuća (sramotno!).

Ispostavilo se da trebate razumjeti samo nekoliko koncepata kako biste zvučali pametno na sastancima:

• Prosjek vs. Medijan: Medijan cijene kuće (300 tisuća dolara) može biti puno korisniji od prosjeka (450 tisuća dolara) kada nekoliko prodaja vila iskrivljuje vaše podatke. Ovaj uvid pomogao je Damonu izbjeći bezbroj loših poslovnih odluka.
• Korelacija vs. uzročnost: Samo zato što se prodaja sladoleda i broj utapanja povećavaju ljeti, to ne znači da sladoled uzrokuje utapanje. Razumijevanje činjenica spasilo ga je od davanja nekih zaista glupih preporuka.
• Statistička značajnost: Znati kada je uzorak stvaran, a kada slučajnost. Jednom je spriječio klijenta da potpuno preuredi svoju web stranicu na temelju ponašanja samo 12 posjetitelja!

Pretvaranje sirovih podataka u uvide

Proces čišćenja podataka

Profesionalci za podatke često izvještavaju da troše do 80% svog vremena na čišćenje i pripremu podataka. Ovaj neglamurozan, ali bitan proces uključuje:

• Uklanjanje duplih unosa
• Rukovanje nedostajućim vrijednostima
• Standardiziranje formata (datumi, valute itd.)
• Ispravljanje očiglednih pogrešaka

Pouzdana analiza oslanja se na čiste podatke – ovdje vrijedi izreka smeće unutra, smeće van“.

Od analize do uvida

Prava vrijednost analize podataka dolazi od povezivanja brojeva sa stvarnim implikacijama. To znači:

• Identificiranje obrazaca i anomalija
• Usporedba rezultata s referentnim vrijednostima ili povijesnim performansama
• Sintetiziranje nalaza u koherentnu priču
• Prevođenje analitičkih zaključaka u poslovne preporuke

Učinkovito predstavljanje vaše analize

Tehnike pripovijedanja podataka

Najnaprednija analiza je bezvrijedna ako ne možete učinkovito prenijeti svoja otkrića. Pričanje priča podacima kombinira:

• Jasna narativna struktura (postavka, sukob, razrješenje)
• Strateška upotreba vizualizacija podataka
• Poveziv kontekst koji se odnosi na prioritete dionika

Zapamtite da različite publike trebaju različite razine detalja. Izvršni direktori možda žele samo implikacije na visokoj razini, dok operativni timovi možda trebaju detaljnije uvide.

Izrada uvjerljivih izvješća o podacima

Dobro osmišljena izvješća čine vašu analizu dostupnom i primjenjivom. Ključni elementi uključuju:

• Sažetak s ključnim nalazima
• Vizualna hijerarhija koja vodi čitatelje kroz važne točke
• Interaktivni elementi koji omogućuju istraživanje (kada je prikladno)
• Jasne preporuke na temelju vaših nalaza

Alati koje ovi slobodnjaci stvarno koriste (ne samo oni koji zvuče impresivno)

Svatko ima mišljenje o alatima za analizu podataka. Većina članaka navodi desetke koje trebate naučiti“. Ali freelanceri koje poznajem izgradili su cijeli svoj posao na samo nekoliko alata koji obavljaju posao bez da im tope mozak.

Njihov svakodnevni alat

1. Google Sheets: Nije Excel?? Tako kaže moj prijatelj Liam koji radi na daljinu. Za 90% svog klijentskog posla, Google Sheets pobjeđuje zbog suradnje u stvarnom vremenu. Može se javiti na poziv, podijeliti svoj zaslon i oboje mogu zajedno uređivati analizu. Funkcija IMPORTRANGE također mu omogućuje povlačenje podataka iz jedne klijentske tablice u drugu – što je revolucionarno za nadzorne ploče.
2. Looker Studio (prije Google Data Studio): Emma se predugo opirala učenju ovoga. Sada ga koristi tjedno. Besplatna verzija povezuje se sa svime, od Google Analyticsa do Sheetsa do oglasnih platformi. Njezini klijenti misle da je genijalna kada njihov neuredan podatak pretvori u nadzornu ploču koja se automatski ažurira.
3. Tableau Public: Kada Ryan treba stvoriti nešto vizualno impresivnije za prezentacije ili izvješća, Tableau je njegov izbor. Krivulja učenja natjerala ga je da plače od frustracije, ali probijanje kroz tih prvih nekoliko tjedana se isplatilo. Njegovi najplaćeniji klijenti došli su nakon što su vidjeli njegove Tableau portfeljne radove.
4. Airtable: Moja prijateljica Jess kaže da je to kao da su se proračunske tablice i baze podataka spojile u prekrasnu bebu. Koristi ga za organiziranje složenih projekata i skupova podataka koji bi bili noćna mora u običnim proračunskim tablicama. Značajka prikaza je čarobna – isti podaci mogu se prikazati kao kalendar, kanban ploča ili galerija.
5. Zapier: Nije strogo alat za podatke, ali vrhunski freelancer Daniel mi kaže da ga koristi za povezivanje svih svojih ostalih alata. Podaci automatski teku iz klijentovih obrazaca u proračunsku tablicu, a zatim u nadzornu ploču? Savršeno. On inzistira da vrijedi svakog centa od 30 dolara mjesečno.
6. Mixpanel: Moja prijateljica Alicia, usmjerena na proizvode, kune se u ovo za praćenje ponašanja korisnika. Kaže da je mnogo lakše koristiti od Google Analyticsa za odgovaranje na specifična pitanja poput "Koliko je ljudi dovršilo ovaj specifičan slijed radnji?" Njezini startup klijenti vole jasne tokove konverzije koje ona gradi.
7. Notion: Sophie ga koristi za praćenje svog stvarnog procesa analize. Stvara baze podataka za bilježenje zahtjeva klijenata, koraka analize i nalaza – u osnovi dokumentira cijeli svoj radni tijek. Dijeli specifične prikaze s klijentima kako bi mogli vidjeti status svojih zahtjeva. To me sprječava da ponavljam posao i pomaže mi opravdati svoje cijene“, rekla mi je.
8. Microsoft Power Automate: Za okruženja s puno Windowsa, Dave, koji trenutno putuje Tajlandom, koristi ovo za automatizaciju ponavljajućih zadataka s podacima. Postavlja tokove koji izvlače podatke iz e-pošte, čiste ih i dodaju u tablice za praćenje bez ručne intervencije – oslobađajući ga za stvarnu analizu.
9. Plausible Analytics: Alternativa Google Analyticsu usmjerena na privatnost“, prema mom dobrom prijatelju Leu, koji se specijalizirao za rad s europskim klijentima zabrinutima zbog GDPR-a. On voli čisto sučelje i kaže da se fokusira na metrike koje su zaista važne, a da ne preopterećuje klijente.
10. Hotjar: Za praćenje ponašanja korisnika web stranice, Carlos to naziva najbliže čitanju misli što možete dobiti“. Koristi toplinske karte i snimke sesija kako bi klijentima pokazao točno gdje se korisnici zbunjuju ili odustaju, što njegove preporuke čini mnogo uvjerljivijima.

Kada se trebaju podići na višu razinu

Za složenije projekte, moji iskusniji prijatelji freelanceri za analizu podataka ponekad moraju izvući teže oružje:

1. Python s Pandasom: Nia je GODINAMA izbjegavala kodiranje. Velika pogreška, kaže mi. Ispostavilo se da Python nije ni približno tako težak kao što se bojala. Za ponavljajuće zadatke s podacima, to je spas. Nije napredna — u osnovi kopira i lijepi kod sa Stack Overflowa i modificira ga — ali obavlja posao.
2. SQL: Ken još uvijek ima odnos ljubavi i mržnje prema SQL-u. Nije mu nimalo intuitivan, ali ništa ga ne nadmašuje za rad s velikim skupovima podataka. Osnove je naučio kroz besplatni tečaj Khan Academyja. Nije zabavno, ali je nužno.
3. R (Rijetko): Moja akademska prijateljica Mira ovo koristi samo kada radi s istraživačkim klijentima ili na statističkim projektima. Biblioteka za vizualizaciju ggplot2 stvara prekrasne grafikone koji impresioniraju njezine tehnički potkovanije klijente.

Resursi za učenje koji su im stvarno pomogli

Nakon što sam potrošio stotine sati na tečajeve koji su bili previše teoretski ili napredni, ovo su resursi koje su moji prijatelji zapravo smatrali korisnima:

• Ozbiljno, kupite Storytelling with Data“ Cole Nussbaumer Knaflic. Madison je ponovno čita svake godine.
• Googleovi besplatni tečajevi analitike naučili su Raja više nego njegovi fakultetski marketinški tečajevi.
• Udemyjev Microsoft Excel – Excel od početnika do naprednog“ Kylea Pewa. Pričekajte rasprodaju — obično ga možete dobiti za $15, kaže Alex.
• YouTube kanal Luke Barousse“ razlaže složene koncepte podataka na način koji je razumljiv čak i mom netehničkom prijatelju Jamieju.

Evo istine: Ne trebaju vam 15 alati. Morate se stvarno udobno smjestiti s 3 do 5 alata koji rješavaju stvarne probleme. Savladajte osnove prije nego što jurite za fensi stvarima.

Projekti iz stvarnog svijeta za izgradnju vašeg portfelja

Najbolji način za razvoj vještina analize podataka je vježbanje s stvarnim podacima. Razmotrite ove ideje za projekte prilagođene početnicima:

1. Analiza osobnih financija: Pratite i vizualizirajte svoje obrasce potrošnje koristeći vlastite financijske podatke
2. Nadzorna ploča prodaje: Izradite vizualizaciju javnih podataka o prodaji s Kagglea ili drugih izvora
3. Analitika društvenih medija: Analizirajte obrasce angažmana s vlastitih ili poslovnih društvenih profila
4. Analiza recenzija proizvoda: Izdvojite uvide iz Amazonovih ili drugih recenzija e-trgovine
5. Istraživanje podataka o javnom zdravlju: Rad s otvorenim skupovima podataka o temama kao što su COVID-19 ili zdravstveni pokazatelji

Dokumentirajte svoj proces i nalaze u blogu ili GitHub repozitoriju kako biste demonstrirali svoje vještine potencijalnim poslodavcima.

Sloboda rada na daljinu koju su vještine obrade podataka donijele ovim freelancerima

Moja prijateljica Olivia nikada neće zaboraviti dan kada je shvatila da svoje vještine s podacima može primijeniti bilo gdje. Sjedila je na još jednom iscrpljujućem timskom sastanku, gledajući na sat, kad joj je telefon zazvonio s e-poštom od osnivača startupa:

Možete li nam pomoći shvatiti zašto nam padaju stope konverzije? Rado ćemo platiti vašu konzultantsku naknadu.”

Tri mjeseca kasnije, dala je otkaz i osigurala dovoljno slobodnog posla s podacima da zamijeni svoju plaću – radeći 20 manje sati tjedno. To je bilo 2016. godine, davno prije nego što je rad na daljinu postao popularan.

Danas se njezin ured“ sastoji od kafića uz plažu na Tajlandu, kuhinjskog stola njezinih roditelja tijekom posjeta kući, a većinu dana, vlastitog kauča. Sve zato što može učiniti nešto što većina ljudi smatra zastrašujućim: razumjeti neuredne podatke.

Ako sanjate o napuštanju uredskog života, evo nekoliko legitimnih načina na koje moji prijatelji freelanceri zarađuju novac s vještinama obrade podataka:

Zinnovi podaci za početak sljedećeg tjedna

• Popravi moju Google Analytics”: Moj prijatelj Raj kaže da biste bili šokirani koliko malih tvrtki ima potpuno pokvarene postavke praćenja. Naplatio je £500 za poludnevnu reviziju i osnovne popravke. Sve što mu je trebalo bila je Googleova besplatna Analytics certifikacija.
• Što bismo trebali objaviti na društvenim mrežama?“: Moja prijateljica Sara pretvorila je svoje marketinško iskustvo + osnovne vještine obrade podataka u sporedni posao analizirajući koji Instagram sadržaj najbolje funkcionira za lokalne tvrtke. Ona provodi jednostavne analize u Sheetsu, stvara uredno izvješće na jednoj stranici i naplaćuje $350 po društvenoj reviziji.
• Pomozite mi razumjeti moju anketu kupaca”: Tvrtke stalno provode ankete, a zatim ih preplave odgovori. Mogućnost kategoriziranja otvorenih odgovora, pronalaženja obrazaca i vizualizacije rezultata je ZLATO. Prvi plaćeni projekt mog prijatelja Jamieja bio je doslovno organiziranje 400 odgovora na anketu u teme i izrada tri jednostavna grafikona.
• “Neka moji podaci izgledaju lijepo”: Ovo zvuči trivijalno, ali rukovoditelji MRZE ružne proračunske tablice i izvješća. Moja prijateljica dizajnerica Zoe ima cijeli posao preuzimanja važnih, ali ružnih Excel nadzornih ploča i pretvaranja ih u nešto vizualno privlačno. Naplaćuje 75 €/sat samo da bi izvješća bila ljepša i upotrebljivija.
• Saznajte što je pokvareno na našoj web stranici“: Carlos koristi besplatne alate poput Hotjara za praćenje ponašanja korisnika, a zatim analizira gdje se ljudi zaglave ili zbune. Kaže da je to iskreno fascinantan posao, a tvrtke će platiti dobar novac za rješavanje problema s konverzijom.

Imam nešto iskustva“ – zarada

• Terapeut za podatke“: Tako moj prijatelj Miguel naziva svoju omiljenu ulogu – sjedenje s vlasnicima malih poduzeća koji se guše u podacima, ali ne znaju koje su metrike zapravo važne. Stvorio je Sesiju jasnoće podataka“ gdje identificira njihove 3-5 najvažnijih brojeva i gradi jednostavan sustav praćenja. $1,200 za poludnevnu sesiju koja doslovno neke klijente dovede do suza olakšanja.
• Nadzorne ploče pretplate: Nakon što se navikla na alate poput Google Data Studija (sada Looker Studio), moja kolegica Priya počela je graditi prilagođene nadzorne ploče koje se automatski ažuriraju. Klijenti OBOŽAVAJU što ne moraju ručno pratiti svoje metrike, a ona naplaćuje naknadu za postavljanje plus mjesečno održavanje.
• Analitičar s nepunim radnim vremenom“: Mnoge tvrtke trebaju pomoć s podacima, ali ne i osobu s punim radnim vremenom. Tyler ima ugovore s početničkim tvrtkama za 10 sati mjesečno, gdje je on u biti njihov tim za podatke s nepunim radnim vremenom. Zarađuje dosljedan prihod bez potrebe za punim radnim vremenom!
• Prevoditelj podataka”: Moja Zinner suradnica Aisha posreduje između tehničkih timova i donositelja odluka kako bi objasnila što podaci zapravo znače na jednostavnom engleskom jeziku. Ova je uloga ZLATA VRIJEDNA ako imate i vještine rada s podacima i komunikacijske sposobnosti.

Većina njih ne zahtijeva otmjene diplome ili certifikate – samo dokazanu sposobnost rješavanja stvarnih problema. Miguelov portfelj započeo je volonterskim projektima za lokalnu neprofitnu organizaciju, što je dovelo do njegovih prvih plaćenih klijenata, što je dovelo do… pa, da mi to priča iz svoje planinske kolibe umjesto iz uredske kabine.

To je ljepota podatkovnih vještina. Nudite nešto čega se većina ljudi boji, tako da je prepreka za ulazak niža nego što mislite!

Kontinuirano učenje i rast

Od početnika do srednje naprednog analitičara podataka

Kako stječete samopouzdanje s osnovnim vještinama, razmislite o ovom napredovanju:

1. Ovladajte funkcijama proračunskih tablica i osnovnim vizualizacijama
2. Naučite SQL za dohvaćanje i manipulaciju podacima
3. Istražite Python ili R za napredniju analizu
4. Razvijte specijalizirane vještine relevantne za vašu industriju

Najuspješniji analitičari kombiniraju tehničko znanje sa stručnošću u domeni, stoga iskoristite ono što već znate o svojoj industriji.

Izgradnja vaše mreže za analizu podataka

Učenje se brže odvija u zajednici. Razmislite:

• Pridruživanje grupama usmjerenim na podatke na LinkedInu ili Redditu (r/dataisbeautiful, r/dataanalysis)
• Sudjelovanje na lokalnim susretima (virtualnim ili osobnim)
• Pronalaženje mentora koji može voditi vaše putovanje učenja
• Dijeljenje vašeg rada i primanje povratnih informacija

Putovanja stvarnih podataka: Od neznalice do konzultanta

Mrzim kad članci sve čine lakim i linearnim. Zato sam zamolio svoje prijatelje freelancere da budu iskreni o svojim neurednim putovanjima u rad s podacima. Evo jedne od mojih omiljenih priča od Jamieja:

2017: Potpuno neupućen koordinator marketinga. Redovito brkao srednju vrijednost i medijan. Znojili mu se dlanovi kad su ga tražili da izvuče brojeve za sastanke.

2018: Prisiljen postati osoba za Excel“ kada je kolega dao otkaz. Proveo sam mnogo kasnih noći guglajući kako vlookup“ i pomoć za Excel formule molim te, o Bože.“ Dvaput sam plakao u uredskom WC-u.

2019: Izradio prodajnu nadzornu ploču koja je privukla pažnju potpredsjednika. Počeo je biti pozivan na sastanke na kojima nije bio kvalificiran. Otkrio je da zapravo može objasniti podatke na način koji je razumljiv netehničkim osobama.

2020.: Pandemija je pogodila. Tvrtka je otpustila radnike. Počeo je raditi kao freelancer iz očaja, naplaćujući užasno nisko (35 USD/sat za ono što sada naplaćuje 125 USD/sat). Naučio je Tableau putem YouTube videa dok je jeo žitarice za večeru.

2021.: Dobio je svog prvog pravog“ klijenta za podatke preko prijatelja prijatelja. I dalje je svakodnevno imao sindrom varalice. Otkrio je da većina tvrtki ima UŽASNE prakse s podacima, pa su čak i njegove osnovne vještine bile vrijedne.

2022.: Povećao je svoje cijene. Izgubio je neke klijente, dobio bolje. Počeo se specijalizirati za analitiku e-trgovine. Imao je svoj prvi mjesec od 10 tisuća dolara, a zatim je odmah imao dva mjeseca gotovo bez posla i paničario.

2023: Konačno sam uhvatio ritam s kombinacijom klijenata na temelju ugovora i projektnog rada. Počeo sam podučavati osnovne radionice vizualizacije podataka kao novi izvor prihoda. Shvatio sam da ću uvijek učiti – i to je zapravo prilično zabavno.

Danas: Vodi profitabilnu konzultantsku tvrtku za analizu podataka usmjerenu na male i srednje e-commerce marke. I dalje svakodnevno pretražuje stvari na Googleu. I dalje griješi. I dalje se povremeno osjeća kao da ne zna što radi – ali njegovi klijenti svejedno dobivaju ogromnu vrijednost.

Poanta je da ovo putovanje nije bilo ravno, a svi moji prijatelji freelanceri JOŠ UVIJEK shvaćaju. Ne morate imati sve savršeno isplanirano. Samo trebate početi, pogriješiti, učiti i nastaviti.

Praktični savjeti

Kad bi se moji prijatelji koji se boje proračunskih tablica mogli vratiti i dati si savjet, evo što bi rekli:

1. Započnite s JEDNIM projektom koji vam je zaista važan. Analizirajte svoje osobne financije, svoje fantasy nogometne statistike, svoje Spotify podatke o slušanju – što god. Kada vam je stalo do ishoda, učenje postaje manje zamorno.
2. Ne pokušavajte naučiti sve odjednom. Prvo svladajte Excel/Sheets. Zatim vizualizaciju. Zatim možda SQL. Python ili R vam neće trebati do mnogo kasnije, ako ikada.
3. Učinite svoj rad vizualnim što prije. Loši grafikoni bolji su od nikakvih grafikona kada učite. Povratna informacija o vizualizaciji vaše analize pomaže vam da se brzo poboljšate.
4. Pronađite stvarne probleme za rješavanje. Ponudite pomoć malom poduzeću prijatelja, lokalnoj neprofitnoj organizaciji ili odjelu u vašoj tvrtki koji se bori. Podaci iz stvarnog svijeta su neuredni i komplicirani na načine koje tutorijali nikada ne obuhvaćaju.
5. Podijelite ono što stvarate. Ništa nije ubrzalo učenje moje prijateljice Madison kao potreba da nekome objasni svoju analizu. To odmah otkriva vaše praznine u razmišljanju.
6. Ne uspoređujte svoje poglavlje 1 s tuđim poglavljem 20. Ti zastrašujući podatkovni znanstvenici na LinkedInu bave se ovim godinama. Vaše putovanje tek počinje.

Lijepa stvar kod vještina s podacima je što je ljestvica iznenađujuće niska. Većina tvrtki se utapa u informacijama, ali gladuje za uvidima. Ne trebaju im napredni algoritmi strojnog učenja – trebaju nekoga tko im može reći koje proizvode trebaju prestati prodavati ili zašto ih kupci napuštaju.

Možete postati ta osoba mnogo brže nego što mislite.

Dakle, s kojim malim podatkovnim projektom ćete započeti ovaj tjedan? Javite zajednici Zinn Hub u komentarima ispod.